馬爾科夫決策過程（MDP）
和狀態轉移概率。從某個狀態出發到終止狀態的過程鏈。不存在動作和獎勵。 3.馬爾科夫決策過程 ...
原文：馬爾科夫過程和馬爾可夫決策過程的區別
. 馬爾科夫性 無后效性，下一個狀態只和當前狀態有關而與之前的狀態無關，公式描述：P St St P St S ,...,St P St St P St S ,...,St 。強化學習中的狀態也服從馬爾科夫性，因此才能在當前狀態下執行動作並轉移到下一個狀態，而不需要考慮之前的狀態。 . 馬爾科夫過程 馬爾科夫過程是隨機過程的一種，隨機過程是對一連串隨機變量 或事件 變遷或者說動態關系的描述，而馬 ...
2021-05-28 20:29 0 1256 推薦指數：
相關推薦
【強化學習】MOVE37-Introduction（導論）/馬爾科夫鏈/馬爾科夫決策過程
寫在前面的話：從今日起，我會邊跟着硅谷大牛Siraj的MOVE 37系列課程學習Reinforcement Learning(強化學習算法)，邊更新這個系列。課程包含視頻和文字，課堂筆記會按視頻 ...
強化學習（一）—— 基本概念及馬爾科夫決策過程（MDP）
1、策略與環境模型 強化學習是繼監督學習和無監督學習之后的第三種機器學習方法。強化學習的整個過程如下圖所示： 具體的過程可以分解為三個步驟： 1）根據當前的狀態 $s_t$ 選擇要執行的動作 $ a_t $。 2）根據當前的狀態 $s_t $ 和動作 $ a_t ...
強化學習簡介及馬爾科夫決策過程
1. 什么是強化學習 強化學習（reinforcement learning, RL）是近年來大家提的非常多的一個概念，那么，什么叫強化學習？ 強化學習是機器學習的一個分支，和監督學習，非 ...
強化學習 1 --- 馬爾科夫決策過程詳解（MDP）
強化學習 --- 馬爾科夫決策過程（MDP） 1、強化學習介紹 強化學習任務通常使用馬爾可夫決策過程（Markov Decision Process，簡稱MDP）來描述，具體而言：機器處在一個環境中，每個狀態為機器對當前環境的感知；機器只能通過動作來影響環境，當機器執行一個動作后 ...
強化學習讀書筆記 - 03 - 有限馬爾科夫決策過程
強化學習讀書筆記 - 03 - 有限馬爾科夫決策過程 學習筆記： Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 代理-環境接口 ...
強化學習（二）馬爾科夫決策過程(MDP)
在強化學習（一）模型基礎中，我們講到了強化學習模型的8個基本要素。但是僅憑這些要素還是無法使用強化學習來幫助我們解決問題的, 在講到模型訓練前，模型的簡化也很重要，這一篇主要就是講如何利用馬爾科夫決策過程(Markov Decision Process，以下簡稱MDP)來簡化強化學習的建模 ...